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Integración de la inteligencia artificial como herramienta para optimizar el aprendizaje en la educación inicial

Bibliographic Data

ID16977774
AuthorsCecilia Martínez Jonda (0009-0000-3812-4007, Universidad César Vallejo), Lida Marlene Fernandez Monge (0000-0003-2865-9280, Universidad César Vallejo)
Year2025
Volume5
Issue11
Pages426-439
Publication date2025-04-01
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueRevista Tribunal (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 2959-6513 • E-ISSN: 2959-6513
PublisherUniversidad Privada Domingo Savio (PUBLISHER)
DOI10.59659/revistatribunal.v5i11.166
OpenAlexW4409889872
LanguageES

La investigación analiza la mediación de la inteligencia artificial (IA) en la educación inicial, reconociendo su potencial para personalizar el aprendizaje y optimizar la gestión educativa. El objetivo es explorar cómo la IA puede mejorar la enseñanza en esta etapa formativa al adaptar el contenido a los intereses y estilos de aprendizaje de los niños. Para ello, se empleó el método PRISMA, revisando artículos académicos de las bases de datos Scopus y SciELO, priorizando investigaciones relevantes en educación y humanidades publicados entre 2024 y 2025, en idioma inglés y de acceso abierto. Tras aplicar los criterios de exclusión, se seleccionaron 11 artículos. Los resultados evidencian que la IA facilita la personalización del aprendizaje y la detección temprana de necesidades especiales, beneficiando tanto a los estudiantes como a los docentes mediante herramientas de análisis y recomendaciones pedagógicas. Las conclusiones resaltan la importancia de equilibrar la tecnología con la interacción humana, asegurando que la IA actúe como apoyo y no reemplace la enseñanza tradicional

Humanities · Physics · Political science · Educational Innovations and Technology · Knowledge Societies in the 21st Century · Philosophy · Scientific Research and Technology

Highly citedNo

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Ethnos_APP • Open Source Project • MIT License • Frontend v2.0.0 • Privacy and Cookies • API Documentation: api.ethnos.app/docs • API Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17049435 • Frontend Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17050053 • cruz.rio.br • Expectantes Misericordiae